論文の概要: ARTEMIS-DA: An Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14146v3
• Date: Thu, 23 Jan 2025 07:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 16:15:53.443382
• Title: ARTEMIS-DA: An Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics
• Title（参考訳）: ARTEMIS-DA:データ分析におけるマルチステップインサイト合成のための高度な推論と変換エンジン
• Authors: Atin Sakkeer Hussain,
• Abstract要約: ARTEMIS-DAは、複雑で多段階のデータ分析タスクを解決するために、大規模言語モデルを拡張するために設計されたフレームワークである。 ARTEMIS-DAはPlanner、Coder、Grapherという3つのコアコンポーネントを統合している。 このフレームワークはWikiTableQuestionsやTabFactといったベンチマーク上でのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents the Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics (ARTEMIS-DA), a novel framework designed to augment Large Language Models (LLMs) for solving complex, multi-step data analytics tasks. ARTEMIS-DA integrates three core components: the Planner, which dissects complex user queries into structured, sequential instructions encompassing data preprocessing, transformation, predictive modeling, and visualization; the Coder, which dynamically generates and executes Python code to implement these instructions; and the Grapher, which interprets generated visualizations to derive actionable insights. By orchestrating the collaboration between these components, ARTEMIS-DA effectively manages sophisticated analytical workflows involving advanced reasoning, multi-step transformations, and synthesis across diverse data modalities. The framework achieves state-of-the-art (SOTA) performance on benchmarks such as WikiTableQuestions and TabFact, demonstrating its ability to tackle intricate analytical tasks with precision and adaptability. By combining the reasoning capabilities of LLMs with automated code generation and execution and visual analysis, ARTEMIS-DA offers a robust, scalable solution for multi-step insight synthesis, addressing a wide range of challenges in data analytics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑な多段階データ分析タスクを解くために、大規模言語モデル(LLM)の拡張を目的とした新しいフレームワーク、ARTEMIS-DA(Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics)について述べる。 ARTEMIS-DAは、複雑なユーザクエリを構造化されたシーケンシャルな命令に分解するPlanner、Pythonコードを動的に生成して実行してこれらの命令を実装するCoder、生成した視覚化を解釈して実行可能な洞察を導き出すGrapherの3つのコアコンポーネントを統合している。 これらのコンポーネント間のコラボレーションを編成することにより、ARTEMIS-DAは、高度な推論、多段階変換、多様なデータモダリティ間の合成を含む洗練された分析ワークフローを効果的に管理する。 このフレームワークはWikiTableQuestionsやTabFactといったベンチマーク上での最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現し、精度と適応性で複雑な分析タスクに取り組む能力を示している。 LLMの推論機能と自動コード生成と実行、視覚分析を組み合わせることで、ARTEMIS-DAは、多段階の洞察合成のための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供し、データ分析における幅広い課題に対処する。

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